關于Xilinx Zynq-7000帶來的新的系統(tǒng)設計思路，以及Profiling的對象libjpeg，前文已經(jīng)描述過了，再此不再贅述。

一. Oprofile簡介

Profiling是對不同性能特征的數(shù)據(jù)的形式化總結(jié)或分析，它通常以圖形和表的形式出現(xiàn)。它提供為特定的處理器事件收集的采樣百分數(shù)或數(shù)量，比如cache miss rate、TLB miss rate等等。一般來說，主要目的是為了找出軟件中的性能瓶頸，然后有針對性的優(yōu)化以提升軟件的整體性能。

Oprofile 是用于 Linux 的若干種評測和性能監(jiān)控工具中的一種。它可以工作在不同的體系結(jié)構上，包括ARM, PowerPC, MIPS, IA32, IA64 和 AMD Athlon等等。它的開銷很小，從Linux 2.6 版起，它被包含進了Linux內(nèi)核中。

Oprofile可以收集有關處理器事件的信息，幫助用戶識別諸如循環(huán)的展開、cache的使用率低、低效的類型轉(zhuǎn)換和冗余操作、錯誤預測轉(zhuǎn)移等問題。Oprofile是一種細粒度的工具，可以為指令集或者為函數(shù)、系統(tǒng)調(diào)用或中斷處理例程收集采樣。Oprofile 通過取樣來工作。使用收集到的評測數(shù)據(jù)，用戶可以很容易地找出性能問題。

通過監(jiān)察CPU的hardware events，oprofile可以在運行狀態(tài)下對整個Linux系統(tǒng)進行profiling。Profiling的對象可以是Linux kernel (包括modules和interrupt handlers), shared libraries或者應用程序。

從0.9.8版本開始，oprofile支持Perf_events profiling mode模式。應用程序operf被用來控制profiling過程；而在legacy mode下，是通過opcontrol腳本和oprofiled daemon來完成的。Operf不再象legacy mode那樣需要OProfile kernel driver，它直接和Linux Kernel Performance Events Subsystem打交道。使用operf，就可以用普通用戶的身份來profiling用戶的應用程序了，當然如果需要對整個系統(tǒng)來profiling的時候還是需要root權限的。

如果硬件不支持OProfile使用performance counters，OProfile就只能工作在Timer Mode下了。Timer Mode只能在legacy profiling mode下使用，即只能通過opcontrol腳本來控制。

Oprofile的website為：
可以支持的處理器的hardware event類型：
對于Zynq-7000來說， 列出了ARM Cortex-A9內(nèi)核PMU(Performance Monitor Unit)所支持的所有hardware event種類，可以看出oprofile可以支持很多深入處理器內(nèi)部的分析。

提供了一些oprofile生成的結(jié)果，可以方便開發(fā)者在開始使用之前了解oprofile能夠做到哪些事情。

Oprofile的詳細使用文檔：

Oprofile的優(yōu)勢：
? 比較低的運行開銷
? 對被profiling的對象影響很小
? 可以profiling中斷服務程序(interrupt handlers)
? 可以profiling應用程序和shared libraries
? 可以profiling dynamically compiled (JIT) code
? 可以對整個系統(tǒng)做profiling
? 可以觀察CPU內(nèi)部的細節(jié)，例如cache miss rate
? 可以多源代碼做annotation
? 可以支持instruction-level的profiling
? 可以生成call-graph profiles

不過OProfile也不是萬能的，它也有自己的局限性：
? 只能在x86, ARM, 和PowerPC架構上生成call graph profiles
? 不支持100%精確的instruction-level profiling
? 對dynamically compiled (JIT) code profiling的支持還不完善。

無論如何，Oprofile的功能都比gprof要強很多，代價是配置起來會比較麻煩。

二. 編譯Oprofile

首先最好在Linux kernel里面選中Oprofile driver，以獲得全面的支持。

下載Linux kernel Source：從 https://github.com/Xilinx/linux-xlnx 可以下載到Xilinx提供的驗證好的內(nèi)核。如果不方便使用Linux下的git工具，可以單擊頁面上的releases找到相應的版本下載tar ball。下載的時候最好選tar.gz格式的，而不是zip格式的，因為后者在處理symbol link的時候有可能會出問題。

因為筆者使用的是Xilinx Linux pre-built 14.7，所以這里下載的是 linux-xlnx-xilinx-v14.7.tar.gz

解壓縮后，用以下命令調(diào)出Linux kernel的配置界面：
export ARCH=arm
export CROSS_COMPILE=arm-xilinx-linux-gnueabi-
make xilinx_zynq_defconfig
make xconfig 或者make menuconfig

在配置界面上將以下兩項勾上：
General setup --->
[*] Profiling support
<*> OProfile system profiling

然后make uImage即可生成新的uImage，用來替換Xilinx Linux pre-built 14.7中的Linux kernel image。同時我們也需要vmlinux來檢查profiling的結(jié)果。

Oprofile需要popt, bfd, liberty庫，要在嵌入式單板上使用這些庫，需要手工完成交叉編譯。

針對popt 1.7，用以下命令完成編譯：
./configure --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --with-kernel-support --disable-nls && make && make install

針對binutils 2.24，用以下命令完成編譯：
./configure --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --enable-install-libbfd --enable-install-libiberty --enable-shared && make && make install
不過--enable-install-libiberty沒有效果，所以需要手工把libiberty.a和libiberty.h拷貝到相應的位置。

針對oprofile 0.9.9，用以下命令完成編譯：
./configure --host=arm-xilinx-linux-gnueabi --prefix=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs --with-kernel-support --with-binutils=/home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs && make && make install
配置過程結(jié)束后可能會有以下提示，因為沒有打算用GUI和profile JITed code，所以直接忽視之。
config.status: executing libtool commands
Warning: QT version 3 was requested but not found. No GUI will be built.
Warning: The user account 'oprofile:oprofile' does not exist on the system.
To profile JITed code, this special user account must exist.
Please ask your system administrator to add the following user and group:
user name : 'oprofile'
group name: 'oprofile'
The 'oprofile' group must be the default group for the 'oprofile' user.

將編譯完成的uImage，vmlinux，oprofile binary，重新編譯的沒有-pg的libjpeg binary以及tool chain的libc打包放到SD卡中，準備在ZC706開發(fā)板上嘗試profile djpeg。

三. 運行Oprofile

正常啟動嵌入式Linux后，在開發(fā)板的console上一次輸入以下命令：

mount /dev/mmcblk0p1 /mnt

mkdir -p /home/root/work
cd /home/root/work
tar zxvf /mnt/jpeg-bin-nopg.tar.gz
cd jpeg-bin/bin
cp /mnt/park-2880x1800.jpg .
export LD_LIBRARY_PATH=/home/root/work/jpeg-bin/lib

cd /home/root/work
tar zxvf /mnt/rootfs.tar.gz
cd rootfs
chown root:root -R *
cp -R bin/* /usr/bin
cp -R lib/* /lib
cp /bin/which /usr/bin
cp /bin/dirname /usr/bin
mkdir -p /home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs/share
cp -R ./rootfs/* /home/wave/xilinx/oprofileprj/rootfs

cd /home/root/work
tar zxvf /mnt/libc.tar.gz
cp ./lib/libstdc*.* /lib

mkdir -p /home/wave/xilinx/libjpeg
cd /home/wave/xilinx/libjpeg
tar zxvf /mnt/jpeg-9.tar.gz

cp /mnt/vmlinux /home/root/work

cd /home/root/work/jpeg-bin/bin

opcontrol --init
opcontrol --vmlinux=/home/root/work/vmlinux
opcontrol --setup --event=CPU_CYCLES:100000::0:1 --session-dir=/home/root/

operf --vmlinux /home/root/work/vmlinux ./djpeg -bmp park-2880x1800.jpg > result.bmp
opreport -l ./djpeg

完成這一步后，我們就可以看到profiling的結(jié)果了，在筆者的平臺上看到的內(nèi)容的主要部分如下：
root@zynq:~/work/jpeg-bin/bin# opreport -l ./djpeg
Using /home/root/work/jpeg-bin/bin/oprofile_data/samples/ for samples directory.
CPU: ARM Cortex-A9, speed 666667 MHz (estimated)
Counted CPU_CYCLES events (CPU cycle) with a unit mask of 0x00 (No unit mask) count 100000
samples % image name symbol name
15293 58.6253 libc-2.17.so /lib/libc-2.17.so
2044 7.8356 libjpeg.so.9.0.0 ycc_rgb_convert
1964 7.5289 libjpeg.so.9.0.0 jpeg_idct_16x16
1918 7.3526 libjpeg.so.9.0.0 decode_mcu
1570 6.0186 libjpeg.so.9.0.0 jpeg_idct_islow
1567 6.0071 djpeg finish_output_bmp
528 2.0241 libjpeg.so.9.0.0 jpeg_fill_bit_buffer
397 1.5219 djpeg put_pixel_rows
73 0.2798 vmlinux __copy_from_user
70 0.2683 libjpeg.so.9.0.0 decompress_onepass
65 0.2492 libjpeg.so.9.0.0 jpeg_huff_decode
56 0.2147 vmlinux get_page_from_freelist
50 0.1917 vmlinux __memzero
45 0.1725 vmlinux __copy_to_user_std
41 0.1572 vmlinux _raw_spin_unlock_irqrestore
15 0.0575 vmlinux do_page_fault
14 0.0537 vmlinux __generic_file_aio_write
13 0.0498 vmlinux _raw_spin_unlock_irq
11 0.0422 vmlinux free_hot_cold_page
11 0.0422 vmlinux vector_swi
10 0.0383 vmlinux handle_pte_fault

從結(jié)果中我們可以看到libjpeg.so.9.0.0, djpeg和vmlinux中的symbol name已經(jīng)可以被正確的解析出來了，和gprof的結(jié)果基本一致。相比gprof，oprofile可以在更大的范圍內(nèi)完成profiling。

我們還可以用以下命令觀察源代碼中特定行的執(zhí)行時間，進一步縮小優(yōu)化的范圍，達到事半功倍的效果。
opannotate --source ./djpeg > opannotate.txt

四. 小結(jié)

通過實驗，我們可以看到Oprofile可以提供更豐富的profiling結(jié)果，可以更好的幫助開發(fā)者找到瓶頸，通過有針對性的優(yōu)化提升軟件性能；profiling的結(jié)果也可以幫助開發(fā)者將性能瓶頸代碼通過Xilinx HLS工具用硬件加速器來實現(xiàn)，從而為進一步提升整個嵌入式系統(tǒng)的性能打開了大門。